| 第1章 绪论 | 第1-27页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第14-16页 |
| ·摆式客车倾摆控制系统的研究与应用现状 | 第16-18页 |
| ·摆式客车控制系统原理与控制方法 | 第18-24页 |
| ·倾摆给定指令信号建立原理 | 第19-20页 |
| ·摆式客车通信结构 | 第20-21页 |
| ·倾摆控制系统结构 | 第21-22页 |
| ·倾摆控制系统控制策略 | 第22-23页 |
| ·倾摆执行机构 | 第23-24页 |
| ·摆式客车控制系统运行可靠性及故障诊断技术 | 第24-25页 |
| ·论文的主要工作及创新点 | 第25-27页 |
| 第2章 神经网络理论及神经网络控制 | 第27-57页 |
| ·神经网络的发展和特点 | 第27-29页 |
| ·神经网络研究的发展 | 第27-28页 |
| ·神经网络的基本特点 | 第28-29页 |
| ·ADALINE神经网络 | 第29-30页 |
| ·反向传播(BP)神经网络 | 第30-42页 |
| ·网络结构 | 第30-31页 |
| ·BP学习算法 | 第31-36页 |
| ·网络结构的确定及优化 | 第36-38页 |
| ·BP算法存在的缺陷 | 第38页 |
| ·BP算法的改进措施 | 第38-42页 |
| ·径向基函数(RBF)神经网络 | 第42-46页 |
| ·网络结构 | 第42-44页 |
| ·RBF网络的学习方法 | 第44-46页 |
| ·RBF网络的特点 | 第46页 |
| ·神经网络控制 | 第46-55页 |
| ·神经网络辨识原理 | 第47-49页 |
| ·神经网络模型辨识 | 第49-51页 |
| ·神经网络控制 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第3章 倾摆控制指令信号传输延迟时间的分析计算 | 第57-81页 |
| ·未平衡加速度信号滤波及其滞后的分析 | 第57-63页 |
| ·未平衡加速度信号的滤波 | 第57-61页 |
| ·未平衡加速度信号的滤波滞后时间 | 第61-63页 |
| ·神经网络加速度信号预测及控制算法时间复杂性分析 | 第63-69页 |
| ·算法复杂性 | 第64-65页 |
| ·神经网络加速度信号预测及控制算法时间复杂性分析 | 第65-66页 |
| ·预测神经网络计算时间分析 | 第66-69页 |
| ·控制信号在列车通信网络中的传输时间分析计算 | 第69-74页 |
| ·列车通信网络TCN | 第69-70页 |
| ·列车通信协议 | 第70-71页 |
| ·报文传输时间的计算 | 第71-74页 |
| ·报文传输周期的确定 | 第74页 |
| ·摆式客车倾摆作动系统时间延迟分析 | 第74-80页 |
| ·摆式客车倾摆作动系统组成 | 第75-76页 |
| ·摆式客车倾摆作动系统延迟分析 | 第76-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第4章 摆式列车运行过程中横向加速度预测研究 | 第81-103页 |
| ·问题的提出 | 第81-83页 |
| ·AIC信息准则法在预测神经网络中的应用 | 第83-85页 |
| ·AIC信息准则法 | 第83-84页 |
| ·ARMAX模型的AIC信息准则法 | 第84页 |
| ·AR模型的AIC信息准则法 | 第84-85页 |
| ·基于线性神经网络的摆式列车未平衡加速度预测研究 | 第85-96页 |
| ·串联结构的自适应线性神经网络加速度预测研究 | 第86-91页 |
| ·并联结构的预测研究 | 第91-96页 |
| ·基于RBF网络的未平衡横向加速度自适应预测研究 | 第96-100页 |
| ·k-均值聚类算法 | 第97-98页 |
| ·串联结构的预测研究 | 第98-99页 |
| ·并联结构的预测研究 | 第99-100页 |
| ·对于头车也作倾摆时的未平衡横向加速度预测研究 | 第100-102页 |
| ·本章小节 | 第102-103页 |
| 第5章 基于神经网络的摆式客车倾摆控制系统辨识 | 第103-123页 |
| ·系统辨识理论及方法 | 第104-110页 |
| ·系统辨识的基本原理 | 第104-105页 |
| ·辨识的内容和步骤 | 第105-106页 |
| ·常用的模型类 | 第106-110页 |
| ·神经网络辨识 | 第110-113页 |
| ·动态系统辨识常用的神经网络模型 | 第111页 |
| ·神经网络辨识 | 第111-113页 |
| ·摆式客车倾摆控制系统的辨识研究 | 第113-122页 |
| ·倾摆控制系统作为线性系统的辨识研究 | 第114-118页 |
| ·考虑输入输出非线性时倾摆控制系统的辨识研究 | 第118-122页 |
| ·本章小结 | 第122-123页 |
| 第6章 基于预测加速度信号的摆式客车神经网络预测控制研究 | 第123-149页 |
| ·基于预测未平衡横向加速度信号的摆式客车控制的原理 | 第123-128页 |
| ·倾摆控制参考信号的建立 | 第123-127页 |
| ·运用预测加速度进行摆式客车倾摆控制的特点 | 第127-128页 |
| ·预测控制方法及理论 | 第128-136页 |
| ·预测控制技术的进展 | 第128-130页 |
| ·几种典型的预测控制算法 | 第130-136页 |
| ·神经网络预测控制 | 第136-139页 |
| ·神经网络预测模型 | 第136-138页 |
| ·神经网络预测控制算法 | 第138页 |
| ·非线性优化算法 | 第138-139页 |
| ·基于预测未平衡加速度信号的摆式客车神经网络的预测控制研究 | 第139-147页 |
| ·基于预测信号的摆式客车倾摆控制系统PID控制 | 第139-142页 |
| ·基于预测信号的摆式客车倾摆控制系统神经网络预测控制研究 | 第142-147页 |
| ·本章小节 | 第147-149页 |
| 第7章 试验研究 | 第149-155页 |
| ·低通滤波滞后时间试验 | 第149-150页 |
| ·试验结构与分析方法 | 第149页 |
| ·试验结果 | 第149-150页 |
| ·未平衡横向加速度预测试验 | 第150-154页 |
| ·本章小结 | 第154-155页 |
| 结论 | 第155-159页 |
| 致谢 | 第159-160页 |
| 参考文献 | 第160-173页 |
| 附录1 相同倾摆角下不同计算方法未平衡横向加速度对比数据表 | 第173-190页 |
| 攻读博士期间发表的文章 | 第190页 |
